ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MIGRATION POLICIES: RISKS AND OPPORTUNITIES FROM AN INTERNATIONAL LAW AND HUMAN RIGHTS PERSPECTIVE
Notice bibliographique
Résumé
This article critically examines the integration of artificial intelligence (AI) into migration governance, focusing on the dual dimensions of efficiency gains and human rights challenges. The global rise in migration flows has prompted states to adopt advanced AI tools for border security, asylum adjudication, risk assessment, and migrant tracking. Case studies—including the EU’s Eurodac and ETIAS biometric systems, Australia’s “Seek” social media analysis project, and the U.S. CBP One facial recognition application—illustrate how AI enhances operational efficiency while raising significant ethical and legal questions. The study identifies three primary areas of concern under international law. First, algorithmic bias in migrant profiling and refugee status determination may violate the non-discrimination principle under Article 14 of the European Convention on Human Rights (ECHR) and the individual assessment requirement of the 1951 Refugee Convention. Second, the opacity of “black box” algorithms undermines transparency and accountability, restricting access to effective appeal mechanisms. Third, mass biometric surveillance, including iris scans at border crossings, presents acute data protection challenges, often conflicting with the EU’s General Data Protection Regulation (GDPR) and exposing migrants to cybersecurity breaches (Nuredin & Inan2024b). Despite these risks, AI offers notable humanitarian benefits, such as improving access to legal aid through AI-powered translation tools, enabling disaster-related evacuation planning, and fostering transparency via algorithmic impact assessments. The article highlights best practices from Canada’s mandatory ethical audits and Sweden’s explainable AI policies in migration decisionmaking. To reconcile innovation with human rights obligations, the article proposes a multilayered governance model: strengthening global standards such as the UNHCR AI Ethics Guidance, mandating human oversight in at least 30% of AI migration decisions, and adopting open-source, auditable algorithms. The overarching conclusion is that AI in migration management must remain human-centric, ensuring that technological advances serve as instruments of inclusion rather than exclusion, thereby safeguarding dignity, fairness, and the rule of law in the digital era.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,045 |
| Communication savante | 0,017 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».